Datová šablona pro cestu pacienta
Datová šablona pro cestu pacienta
- Doporučené atributy pro klinický kontext
- Hlavní milníky procesu ke sledování
- Pokyny k extrakci dat z Epic EHR
Atributy cesty pacienta
| Název | Popis | ||
|---|---|---|---|
| Časové razítko události EventTimestamp | Přesné datum a čas, kdy aktivita proběhla. | ||
| Popis Tento atribut zaznamenává přesný okamžik, kdy byla událost zapsána do systému Epic. Slouží k seřazení aktivit a výpočtu všech časových ukazatelů, například délky hospitalizace a doby průchodu procesem. Přesnost tohoto údaje je zásadní pro odhalení úzkých míst. Dashboardy Průchod tříděním a Doba do stanovení konečné diagnózy využívají časové údaje pro určení začátku a konce. Proč je to důležité Umožňuje vypočítat dobu průchodu, celkovou dobu vyřízení a pořadí kroků procesu. Kde data získat Různé sloupce s časovými údaji, například EFFECTIVE_TIME nebo ORDER_TIME, podle zdrojové tabulky. Příklady 2023-10-15T08:30:00Z2023-10-15T09:15:22Z2023-10-16T14:20:00Z | |||
| Epizoda péče o pacienta PatientEpisodeId | Jedinečný identifikátor konkrétního kontaktu s pacientem nebo epizody péče. | ||
| Popis Epizoda péče o pacienta slouží jako hlavní identifikátor případu pro process mining. Sdružuje všechny klinické, administrativní a logistické události související s jedním souvislým obdobím péče, například hospitalizací nebo návštěvou pohotovosti. V Epic Clarity obvykle odpovídá číslu Contact Serial Number (CSN) nebo Encounter ID. Analýza tohoto atributu umožňuje rekonstruovat celou cestu pacienta. Díky němu lze propojit třídění, diagnostiku, léčbu a propuštění do jednoho souvislého případu procesu. Proč je to důležité Jde o základní klíč, který propojuje různé události do jednoho případu procesu. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: PAT_ENC, sloupec: PAT_ENC_CSN_ID Příklady 200459112200459113200459114200459115 | |||
| Název aktivity ActivityName | Konkrétní klinický nebo administrativní úkon. | ||
| Popis Tento atribut zachycuje název události v průběhu péče o pacienta, například „Pacient registrován“, „Lék podán“ nebo „Příkaz k propuštění podepsán“. Je základním prvkem pro definování toku procesu. Při analýze tvoří tento údaj uzly procesní mapy. Odvozuje se z různých transakčních kódů a stavů objednávek v EHR, aby vznikl srozumitelný záznam událostí. Proč je to důležité Určuje jednotlivé kroky procesu a umožňuje zobrazit workflow. Kde data získat Odvozeno z tabulek CLARITY_ADT, ORDER_PROC a ORDER_MED. Příklady Triáž dokončenaDiagnostické vyšetření objednánoPacient propuštěnLék podán | |||
| Poslední aktualizace dat LastDataUpdate | Časové razítko extrakce nebo poslední aktualizace dat. | ||
| Popis Tento atribut uvádí, kdy data naposledy zpracoval ETL proces. Liší se od časového razítka události a pomáhá sledovat aktuálnost dat. Analytici podle něj zjišťují, zda dashboard odpovídá aktuálnímu stavu, nebo zda zpoždění dat ovlivňuje přesnost KPI, například čekací doby při třídění. Proč je to důležité Pomáhá posoudit aktuálnost a spolehlivost dat pro process mining. Kde data získat Časové razítko systému ETL. Příklady 2023-10-27T23:59:59Z2023-10-28T06:00:00Z | |||
| Zdrojový systém SourceSystem | Systém, ve kterém jsou data vedena, obvykle Epic EHR. | ||
| Popis Tento atribut určuje původ dat. V tomto přehledu jde především o Epic EHR, ale údaj je užitečný i při kombinování dat s dalšími systémy, například samostatným LIS (laboratorním informačním systémem) nebo fakturačním systémem. Při analýze pomáhá sledovat původ dat a řešit problémy, pokud některé události chybí nebo se liší od údajů ve zdrojovém systému. Proč je to důležité Umožňuje dohledat původ dat a poskytuje k němu kontext. Kde data získat Pevně nastaveno nebo odvozeno z konfigurace připojovacího řetězce. Příklady Epic EHREpic ClarityEpic Caboodle | |||
| Čas ukončení události EventEndTime | Časové razítko dokončení aktivity. | ||
| Popis Mnohé události proběhnou okamžitě, některé aktivity, například „Provedeno diagnostické vyšetření“ nebo „Dokončena konzultace“, však trvají určitou dobu. Tento atribut zaznamenává čas jejich dokončení. Umožňuje vypočítat dobu aktivního zpracování a dobu čekání. To je důležité zejména pro dashboard Doby průchodu diagnostickými službami. Proč je to důležité Umožňuje vypočítat dobu trvání aktivit a využití zdrojů. Kde data získat Konkrétní sloupce s časem ukončení v ORDER_PROC najdete v dokumentaci Epic EHR. Příklady 2023-10-15T09:45:00Z2023-10-16T15:00:00Z | |||
| Číslo zdravotní dokumentace pacienta (MRN) PatientMrn | Číslo zdravotní dokumentace, které identifikuje pacienta. | ||
| Popis MRN je jedinečný identifikátor pacienta v rámci zdravotnického systému a liší se od ID epizody. Umožňuje sledovat historii pacienta napříč více návštěvami. Tento atribut slouží k odhalování opakovaných hospitalizací a propojování samostatných epizod v dashboardu Riziko opětovného přijetí. V obecném modelu se mapuje na „Zákazník“. Proč je to důležité Je nezbytný pro rozpoznání opakovaných návštěv a analýzu historie pacienta. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: PATIENT, sloupec: PAT_ID nebo PAT_MRN_ID Příklady MRN-882910MRN-112003MRN-554211 | |||
| ID poskytovatele péče ProviderId | Identifikátor uživatele nebo zdravotníka, který aktivitu provedl. | ||
| Popis Tento atribut zachycuje jedinečné ID zaměstnance odpovědného za událost, například sestry, která podala lék, nebo lékaře, který podepsal příkaz k propuštění. Mapuje se na obecný atribut „Uživatel“ a slouží k analýze rozdílů mezi zdroji a jejich vytížení. U automatizovaných aktivit může jít o ID systémového uživatele. Proč je to důležité Umožňuje porovnat výkonnost a pracovní vytížení jednotlivých zaměstnanců. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: CLARITY_EMP, sloupec: USER_ID Příklady EMP10023DOC5592SYSTEM | |||
| Kód hlavní diagnózy PrimaryDiagnosisCode | Kód ICD-10 nebo interní kód hlavní diagnózy. | ||
| Popis Tento atribut zaznamenává potvrzené onemocnění pacienta. Obvykle se vyplňuje při aktivitě „Diagnóza potvrzena“. Slouží ke skupinování případů podle klinického stavu v přehledu Shoda s klinickými protokoly. Mapování na „Produkt“ umožňuje analytikům porovnat průběh péče podle diagnózy. Proč je to důležité Sdružuje případy s podobným klinickým stavem pro analýzu protokolů. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: PAT_ENC_DX, sloupec: DX_ID Příklady J18.9I21.9E11.9 | |||
| Název oddělení DepartmentName | Nemocniční jednotka nebo oddělení, kde aktivita proběhla. | ||
| Popis Tento atribut určuje pracoviště, kde událost proběhla, například „Pohotovost“, „Radiologie“ nebo „Chirurgické oddělení“. Je zásadní pro analýzu interních převozů mezi odděleními. Data umožňují rozdělit procesní mapu podle oddělení. Vedoucí tak mohou odlišit úzká místa na svém pracovišti od problémů, které se týkají celé nemocnice. Proč je to důležité Umožňuje filtrovat data podle organizační struktury a analyzovat předávání pacientů. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: CLARITY_DEP, sloupec: DEPARTMENT_NAME Příklady PohotovostRadiologieICUPediatrie | |||
| Příznak opětovného přijetí ReadmissionFlag | Udává, zda se pacient neplánovaně vrátil do 30 dnů. | ||
| Popis Tento logický atribut určuje, zda po dané epizodě následovalo do 30 dnů další neplánované přijetí stejného pacienta. Je základem KPI Míra neplánovaného opětovného přijetí do 30 dnů. Při analýze slouží jako hlavní ukazatel výsledku. U procesních cest s příznakem „True“ se hledají příčiny problémů ve fázi plánování propuštění. Proč je to důležité Pomáhá odhalit nedostatky v procesu propuštění a problémy s kvalitou péče. Kde data získat Vypočítává se pomocí SQL vyhledáním budoucích kontaktů se stejným MRN. Příklady truefalse | |||
| Typ kontaktu EncounterType | Klasifikace návštěvy pacienta, například hospitalizace nebo návštěva pohotovosti. | ||
| Popis Tento atribut určuje povahu epizody péče o pacienta. Mezi běžné hodnoty patří „Pohotovost“, „Hospitalizace“, „Ambulantní péče“ nebo „Virtuální návštěva“. Pole se mapuje na „Typ případu“ a slouží jako základní filtr analýzy. Dashboard Plánování propuštění se například týká především hospitalizací, zatímco třídění se vztahuje k pohotovosti. Proč je to důležité Poskytuje základní kontext pro instanci procesu. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: PAT_ENC, sloupec: ENC_TYPE_C Příklady PohotovostAmbulantní péče v nemocniciHospitalizace | |||
| Úroveň naléhavosti při třídění TriageAcuityLevel | Hodnocení závažnosti stavu pacienta stanovené při třídění. | ||
| Popis Tento atribut vyjadřuje naléhavost pacientova stavu, obvykle na stupnici, například ESI 1 až 5. Zaznamenává se při aktivitě „Třídění dokončeno“. Umožňuje rozdělit data v dashboardu Využití zdrojů podle závažnosti stavu. Pacienti s vysokou naléhavostí procházejí jinými variantami procesu než pacienti s nízkou naléhavostí. Tento údaj pomáhá tyto varianty rozlišit. Proč je to důležité Rozděluje proces podle naléhavosti a očekávané spotřeby zdrojů. Kde data získat Informace o poli Acuity v záznamech pohotovosti najdete v dokumentaci Epic EHR. Příklady 1 - Resuscitace2 - Akutní stav3 - Naléhavý stav | |||
| Způsob propuštění DischargeDisposition | Cíl pacienta po propuštění, například domov, zařízení následné péče nebo úmrtí. | ||
| Popis Tento atribut zaznamenává, kam pacient odešel po opuštění nemocnice. Vyplňuje se při aktivitě „Pacient propuštěn“. Je důležitý pro dashboard Riziko opětovného přijetí, protože pacienti propuštění do zařízení následné péče mají jiné riziko opětovného přijetí než pacienti propuštění domů. Proč je to důležité Dává výsledku procesu péče potřebný kontext. Kde data získat Tabulka Epic Clarity: PAT_ENC, sloupec: DISCH_DISP_C Příklady DomovZařízení následné péčeDomácí zdravotní péče | |||
| Automatizované objednávání IsAutomatedScheduling | Příznak určující, zda objednání proběhlo bez zásahu zaměstnance. | ||
| Popis Tento logický atribut se odvozuje od způsobu objednání. Pokud byla návštěva objednána přes MyChart nebo automatizovaný workflow v Cadence, má hodnotu True. Přímo podporuje KPI Míra automatizace objednávání kontrolních návštěv. Vedoucí provozu díky němu zjistí, jakou část administrativní práce přebírá technologie. Proč je to důležité Měří úspěšnost automatizace procesu. Kde data získat Odvozeno z SchedulingMethod. Příklady truefalse | |||
| Doba čekání na převoz TransferWaitDuration | Doba mezi zadáním příkazu k převozu a samotným převozem. | ||
| Popis Tento ukazatel měří dobu mezi událostmi „Převoz objednán“ a „Pacient převezen“. Jde o hlavní údaj pro analýzu interních převozů mezi odděleními. Vysoké hodnoty ukazují na čekání pacientů na lůžko, které omezuje průchod pacientů z pohotovosti. Proč je to důležité Odhaluje logistická a kapacitní úzká místa v pohybu pacientů. Kde data získat Vypočítává se jako rozdíl časových razítek událostí objednání a převozu. Příklady 2 h 30 min45 min12 h | |||
| Náklady na diagnostické vyšetření DiagnosticOrderCost | Interní náklady spojené s diagnostickým vyšetřením nebo zákrokem. | ||
| Popis Tento atribut přiřazuje finanční hodnotu aktivitám „Provedeno diagnostické vyšetření“. Umožňuje zobrazit finanční údaje v procesní mapě. Nejde o hlavní klinický ukazatel, ale pomáhá vedení porozumět finanční náročnosti různých variant procesu, zejména těch, které vyžadují více zdrojů kvůli závažnosti stavu. Proč je to důležité Doplňuje analýzu efektivity procesu o finanční hledisko. Kde data získat Fakturační tabulky nebo tabulky nákladového účetnictví propojené s výkonem. Příklady 150.001200.0045.00 | |||
| Název regionu RegionName | Zeměpisný region nebo areál nemocnice. | ||
| Popis U zdravotnických systémů s více areály tento atribut určuje umístění zařízení. Umožňuje porovnávat výsledky jednotlivých nemocnic. Mapování na „Region“ umožňuje srovnávat více pracovišť a zjistit, zda jedna nemocnice zvládá průchod pacientů tříděním lépe než jiná. Proč je to důležité Umožňuje porovnávat různá zařízení v rámci zdravotnické sítě. Kde data získat Odvozeno z hlavních údajů o oddělení nebo zařízení. Příklady Severní areálCentrum městaZápadní křídlo | |||
| Specializace lékaře, který zadal objednávku OrderingProviderSpecialty | Lékařská specializace lékaře, který požaduje konzultaci nebo vyšetření. | ||
| Popis Tento atribut zachycuje oddělení nebo specializaci lékaře, který zadal objednávku, například „Kardiologie“ nebo „Onkologie“. Používá se v dashboardu Čekací doba na konzultaci specialisty. Pomáhá zjistit, zda některé specializace čekají na interní služby déle než jiné. Odhaluje tak možné nerovnosti nebo nedostatek zdrojů v konkrétních oborech. Proč je to důležité Rozděluje poptávku po diagnostických a konzultačních službách. Kde data získat Údaje o lékařích najdete v dokumentaci Epic EHR. Příklady KardiologieInterní lékařstvíOrtopedie | |||
| Stav dodržení protokolu ProtocolAdherenceStatus | Stav určující, zda případ proběhl podle standardní klinické cesty. | ||
| Popis Tento atribut porovnává pořadí aktivit v případu s definovaným referenčním modelem (standardním operačním postupem). Podporuje přehled Shoda s klinickými protokoly. Možné hodnoty zahrnují „V souladu“, „Vynechaný krok“ nebo „Nesprávné pořadí“. Klinické vedení tak může rychle filtrovat případy, které nejsou v souladu s protokolem, aniž by muselo ručně kontrolovat každou procesní mapu. Proč je to důležité Rychle odhaluje odchylky od standardů péče založených na důkazech. Kde data získat Vypočítává se v nástroji pro process mining nebo předem v SQL. Příklady V souladuOdchylnýNeúplný | |||
| Způsob objednání SchedulingMethod | Udává, jak byla objednána kontrolní návštěva. | ||
| Popis Tento atribut zachycuje kanál použitý k objednání návštěvy, například „MyChart“, „Cadence Auto“ nebo „Recepce“. Je důležitý pro dashboard Stav automatizace objednávání ambulantních kontrol. Pokud hodnota označuje systémový nebo pacientem ovládaný digitální kanál, lze příznak „IsAutomated“ nastavit na true. Údaj ukazuje výsledky zavádění digitálních služeb. Proč je to důležité Sleduje využívání automatizovaných nástrojů a samoobslužných služeb. Kde data získat Zdroj vytvoření objednávky návštěvy najdete v dokumentaci Epic EHR. Příklady MyChartCadenceTelefonOsobně | |||
Aktivity na cestě pacienta
| Aktivita | Popis | ||
|---|---|---|---|
| Diagnóza potvrzena | Zadání potvrzené diagnózy do seznamu zdravotních problémů pacienta nebo do pole diagnózy případu. Označuje konec diagnostické fáze. | ||
| Proč je to důležité Tato událost je nutná pro KPI „Doba do konečné diagnózy“. Označuje přechod od vyšetření k cílené léčbě. Kde data získat Tabulka PAT_ENC_DX nebo aktualizace PROBLEM_LIST propojená s případem. Zachycení Zaznamená se, když lékař přidá záznam v aktivitě Encounter Diagnosis. Typ události explicit | |||
| Pacient propuštěn | Oficiální uzavření případu hospitalizace. Zaznamená se, když je pacient v evidenci virtuálně propuštěn. | ||
| Proč je to důležité Formální konec případu pro výpočet „Délky pobytu“. Je nezbytný pro „Zjišťování variant průchodu pacienta“. Kde data získat Datový tok ADT (událost A03) nebo PAT_ENC_HSP.DISCH_TIME. Zachycení Zaznamená se, když administrativní pracovník dokončí workflow propuštění. Typ události explicit | |||
| Pacient zaregistrován | Vytvoření záznamu o návštěvě pacienta v systému, které označuje začátek případu péče. Událost se zaznamená, když pacient dorazí k registraci nebo na urgentní příjem a je přijat do systému Epic. | ||
| Proč je to důležité Určuje výchozí bod celého průběhu péče o pacienta a umožňuje vypočítat celkovou délku pobytu. Je nezbytný pro dashboard „Průchodnost triáže a čekací doby“. Kde data získat Datový tok ADT (událost A04 nebo A01) nebo tabulka Clarity PAT_ENC (vytvoření HSP_ACCOUNT_ID). Zachycení Zaznamená se při provedení transakce „Check In“ nebo „Admit“. Typ události explicit | |||
| Triáž dokončena | Dokončení vstupního ošetřovatelského vyšetření nebo triáže. Obvykle se zaznamená při uložení formuláře triáže nebo při změně stavu triáže na „Complete“. | ||
| Proč je to důležité Tato událost je důležitá pro měření efektivity příjmu v dashboardu „Průchodnost triáže a čekací doby“. Prodlevy v této fázi ovlivňují celý průběh péče. Kde data získat PAT_ENC_HSP.TRIAGE_END_TIME nebo časové razítko uložení konkrétního řádku formuláře Flowsheet (FLO_MEASUREMENT). Zachycení Zaznamená se při podpisu dokumentace triáže nebo aktualizaci stavového pole. Typ události explicit | |||
| Diagnostické vyšetření objednáno | Zadání objednávky na zobrazovací vyšetření (radiologii) nebo laboratorní služby. Zaznamená se, když lékař zadá a podepíše objednávku v systému CPOE. | ||
| Proč je to důležité Výchozí bod pro dashboard „Doby diagnostických vyšetření“. Vysoký počet objednávek bez odpovídajících výsledků ukazuje na úzká místa. Kde data získat Tabulka ORDER_PROC, kde ORDER_TYPE označuje laboratoř nebo zobrazovací vyšetření/radiologii. Zachycení Zaznamená se, když se stav objednávky změní na „Signed“ nebo „Active“. Typ události explicit | |||
| Diagnostické vyšetření provedeno | Provedení diagnostického vyšetření nebo uložení výsledku. U laboratorních testů jde o zpracování vzorku, u zobrazovacích vyšetření o dokončení snímkování. | ||
| Proč je to důležité Koncový bod KPI „Průměrná doba diagnostického vyšetření“. Je důležitý pro odhalení prodlev ve službách podporujících klinické rozhodování. Kde data získat ORDER_PROC.PROC_END_TIME nebo ORDER_STAT_HISTORY při změně stavu na „Completed“ nebo „Resulted“. Zachycení Zaznamená se, když technik dokončí úlohu nebo rozhraní přijme výsledek. Typ události explicit | |||
| Konzultace dokončena | Dokončení vyšetření specialistou, které se obvykle označí podpisem záznamu Consult Note nebo uzavřením objednávky na konzultaci. | ||
| Proč je to důležité Koncový bod pro „Dobu do konzultace se specialistou“. Potvrzuje, že pacient dostal odborné doporučení a léčebný plán může pokračovat. Kde data získat HNO_NOTE_TEXT (uložený záznam typu Consult) nebo změna stavu ORDER_PROC na Completed. Zachycení Odvozuje se z času vytvoření záznamu Consult Note nebo aktualizace stavu objednávky. Typ události inferred | |||
| Lék podán | Podání léku pacientovi zdravotní sestrou nebo jiným poskytovatelem péče. Zaznamenává se v záznamu o podávání léků (MAR). | ||
| Proč je to důležité Základní událost pro dashboard „Výkonnost podávání léků“. Sleduje dodržování „Vytvořeného léčebného plánu“. Kde data získat Tabulka MAR_ADMIN_INFO, konkrétně události s akcí „Given“ nebo „New Bag“. Zachycení Zaznamená se, když sestra naskenuje identifikační náramek pacienta a lék (BCMA). Typ události explicit | |||
| Naplánována následná kontrola | Objednání budoucí ambulantní návštěvy pacienta. Zaznamenává se v plánovacím modulu Cadence propojeném se záznamem pacienta. | ||
| Proč je to důležité Podporuje KPI „Míra automatizace objednávání kontrolních návštěv“. Zajišťuje kontinuitu péče a pomáhá předcházet opětovnému přijetí do nemocnice. Kde data získat PAT_ENC_APPT propojený s ID pacienta, vytvořený krátce před propuštěním. Zachycení Zaznamená se po potvrzení termínu návštěvy v Cadence. Typ události explicit | |||
| Pacient přemístěn | Fyzický přesun pacienta na jiné oddělení nebo jednotku. Zaznamenává se prostřednictvím událostí přesunu ADT. | ||
| Proč je to důležité Koncový bod pro „Průměrnou dobu přesunu mezi odděleními“. Podporuje „Analýzu interních přesunů mezi odděleními“ a pomáhá odhalit úzká místa v nemocniční logistice. Kde data získat Datový tok ADT (událost A02) nebo PAT_ENC_HSP_TRANSACTION (Transfer In). Zachycení Zaznamená se, když pracovník oddělení aktualizuje umístění pacienta v evidenci Census. Typ události explicit | |||
| Přesun objednán | Žádost o přesun pacienta na jinou jednotku nebo úroveň péče. V systému se zaznamená jako „Bed Request“ nebo „Transfer Order“. | ||
| Proč je to důležité Výchozí bod pro „Průměrnou dobu přesunu mezi odděleními“. Rozlišuje klinické rozhodnutí o přesunu od logistické dostupnosti lůžka. Kde data získat ADT_TRANSFER_ORDER nebo ORDER_PROC (Bed Request). Zachycení Zaznamená se, když lékař zadá příkaz k přesunu. Typ události explicit | |||
| Příkaz k propuštění podepsán | Formální souhlas lékaře s propuštěním pacienta z nemocnice. V Epic se zaznamenává jako konkrétní objednávka. | ||
| Proč je to důležité Důležitý milník v procesu „Plánování a provedení propuštění“. Doba mezi tímto okamžikem a skutečným odchodem pacienta ukazuje administrativní prodlevu. Kde data získat Tabulka ORDER_PROC, kde je typ „Discharge Patient“. Zachycení Zaznamená se, když lékař podepíše příkaz k propuštění. Typ události explicit | |||
| Vyžádána konzultace | Objednávka na vyšetření pacienta specialistou. V Epic se zaznamená jako konkrétní typ objednávky výkonu „Consult“. | ||
| Proč je to důležité Výchozí bod pro KPI „Doba do konzultace se specialistou“. Pomáhá odhalit nedostatek kapacit v konkrétních lékařských odbornostech. Kde data získat Tabulka ORDER_PROC, kde ORDER_CLASS = „Consult“, nebo konkrétní objednávky na konzultaci. Zachycení Zaznamená se při podpisu objednávky na konzultaci. Typ události explicit | |||
| Zahájen léčebný plán | Přiřazení konkrétní klinické cesty nebo protokolu pacientovi. Zaznamená se při použití standardní sady objednávek nebo léčebného plánu v rámci případu. | ||
| Proč je to důležité Podporuje dashboard „Přehled dodržování klinických protokolů“ tím, že označuje záměr postupovat podle standardu péče. Od tohoto okamžiku lze měřit odchylky od následujících plánovaných kroků. Kde data získat Tabulka ORDER_SET_BKG nebo tabulky léčebných plánů, které uvádějí, že byl k případu přiřazen protokol. Zachycení Zaznamená se, když lékař vybere a podepíše sadu objednávek. Typ události explicit | |||
| Zahájeno plánování propuštění | Zahájení činností, které připravují pacienta na propuštění. Zaznamenává se v dokumentaci Case Management nebo prostřednictvím konkrétních typů objednávek „Discharge“. | ||
| Proč je to důležité Důležitá událost pro dashboard „Plánování a provedení propuštění“. Včasné zahájení plánování souvisí s kratší délkou pobytu. Kde data získat Vytvoření HSP_DISCH_PLAN nebo první záznam od Case Managera či sociálního pracovníka. Zachycení Odvozuje se z první interakce s Discharge Navigator nebo ze záznamu Case Mgmt. Typ události inferred | |||
Návody k extrakci dat
Kroky
- Přihlaste se do Epic Hyperspace a spusťte Reporting Workbench (RWB) přes aktivitu Analytics nebo My Reports.
- Vytvořte novou sestavu: vyberte kartu Library a vyhledejte šablonu "Encounter Search" nebo "Patient Encounters". Šablona umožňuje načíst podrobnosti o jednotlivých kontaktech identifikovaných pomocí CSN (Contact Serial Number).
- Nastavte kritéria (karta Settings):
- Nastavte časové období (například datum propuštění za posledních 90 dní), abyste zahrnuli dokončené epizody péče.
- Filtrujte podle typu kontaktu (například 'Hospital Encounter', 'Emergency') a vyřaďte nerelevantní ambulantní návštěvy.
- V případě potřeby omezte výběr podle oddělení nebo zdravotnického zařízení.
- Nastavte sloupce sestavy (karta Display):
- V tomto kroku se vybírají data k extrakci. Vyhledejte a přidejte sloupce odpovídající časovým údajům požadovaných aktivit.
- Přidejte identifikátory pacienta:
CSN(epizoda pacienta),MRN(ID pacienta). - Přidejte demografické údaje a atributy:
Department,Discharge Disposition,Primary Diagnosis Code,Provider. - Přidejte sloupce s časovými údaji: vyhledejte například
Admission Time,Triage End Time,Discharge Time,Discharge Order Time,First Med Admin Timea další. Přesné mapování najdete v části Query/Configuration.
- Spusťte sestavu a zkontrolujte výsledky v okně náhledu.
- Exportujte data:
- Klikněte na Toolbar > Export.
- Vyberte formát CSV nebo Text (Tab Delimited).
- Zaškrtněte možnost 'Include Column Headers'.
- Uložte soubor jako
Raw_Epic_Extract.csv.
- Transformujte data (důležité):
- Export z RWB vytvoří širokou datovou sadu, kde jeden řádek odpovídá jedné epizodě pacienta a obsahuje více sloupců s časovými údaji.
- Data je třeba převést do dlouhého formátu, aby každý sloupec s časovým údajem tvořil samostatný řádek v záznamu událostí.
- Vytvořte výsledný soubor se sloupci
PatientEpisodeId,ActivityName,EventTimestampa namapovanými atributy.
- Upravte formát data a času: Ověřte, že
EventTimestamppoužívá formát ISO (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) kompatibilní s ProcessMind. - Proveďte závěrečnou kontrolu: Ověřte, že soubor obsahuje záhlaví
PatientEpisodeId,ActivityName,EventTimestamp, a nahrajte ho do ProcessMind.
Konfigurace
- Šablona: Podle verze Epic použijte "Encounter Search" (LBF) nebo "Find Patients".
- Časové období: Začněte rozsahem 3 až 6 měsíců, abyste předešli chybám při překročení časového limitu. RWB není určený k hromadné extrakci velkého objemu dat.
- Limit řádků: Epic RWB má často limit počtu řádků, například 25 000 nebo 50 000. Zkontrolujte, zda se do něj zvolené období vejde, případně data načtěte po částech.
- Oprávnění: Potřebujete bezpečnostní oprávnění 'Create' a 'Export' pro Reporting Workbench.
- Výkon: Při vyhledávání ve velkém historickém období spouštějte sestavu mimo špičku.
- Podrobnost dat: Tato metoda poskytuje souhrnné časové údaje na úrovni kontaktu, například 'First Med Admin'. Nezískáte z ní záznam o každém jednotlivém úkonu, například o podání každé tablety. K tomu slouží specifické šablony "Audit", které se pro tento účel používají jen zřídka.
Ukázkový dotaz sql
[REPORT CONFIGURATION SPECIFICATION]
# GENERAL SETTINGS
Application: Epic Reporting Workbench
Template_ID: Encounter_Search_LBF
Time_Horizon: Discharge Date between [Start Date] and [End Date]
Filters: Encounter Type IN ('Hospital Encounter', 'Emergency')
# COLUMN SELECTION MAPPING
# Map the following Epic RWB Columns (Display Names) to the Output Activities.
# Note: Column names may vary slightly by Epic customized build.
[MANDATORY ATTRIBUTES]
Column: Contact Serial Number (CSN) -> Target: PatientEpisodeId
Column: Patient MRN -> Target: PatientMrn
Column: Department at Discharge -> Target: DepartmentName
Column: Discharge Disposition -> Target: DischargeDisposition
Column: Primary Diagnosis ICD-10 -> Target: PrimaryDiagnosisCode
Column: Attending Provider -> Target: ProviderId
Column: Current Date -> Target: LastDataUpdate
Column: System Name (Fixed 'Epic') -> Target: SourceSystem
[ACTIVITY TIMESTAMP MAPPING]
# These columns represent the 'EventTimestamp' for the specific 'ActivityName'
1. Activity: Patient Registered
Epic_Column: Hospital Admission Time OR Check-In Time
2. Activity: Triage Completed
Epic_Column: Triage End Time OR Triage Acuity Time
3. Activity: Care Plan Initiated
Epic_Column: Care Plan Start Date
4. Activity: Diagnostic Test Ordered
Epic_Column: First Lab Order Time OR First Imaging Order Time
(Note: Select 'Earliest' if multiple columns exist)
5. Activity: Diagnostic Test Performed
Epic_Column: First Lab Result Time OR First Imaging End Time
6. Activity: Diagnosis Confirmed
Epic_Column: Principal Diagnosis Problem List Date
7. Activity: Consultation Requested
Epic_Column: Consult Order Create Time
8. Activity: Consultation Completed
Epic_Column: Consult Complete Time
9. Activity: Medication Administered
Epic_Column: First Medication Administration Time
10. Activity: Transfer Ordered
Epic_Column: Transfer Order Time
11. Activity: Patient Transferred
Epic_Column: Last Transfer In Time OR ADT Event Time
12. Activity: Discharge Planning Initiated
Epic_Column: Case Management Start Date
13. Activity: Discharge Order Signed
Epic_Column: Discharge Order Time
14. Activity: Patient Discharged
Epic_Column: Hospital Discharge Time
15. Activity: Follow-up Appointment Scheduled
Epic_Column: Discharge Follow-Up Appointment Made Date
# TRANSFORMATION LOGIC (PSEUDO-CODE)
# The export will be 'Wide'. Apply this logic to create the Event Log:
FOR EACH Row IN Exported_CSV:
EpisodeID = Row['Contact Serial Number']
FUNCTION CreateEvent(ActivityName, TimestampColumn):
IF Row[TimestampColumn] IS NOT NULL:
OUTPUT_ROW = {
'PatientEpisodeId': EpisodeID,
'ActivityName': ActivityName,
'EventTimestamp': Row[TimestampColumn],
'PatientMrn': Row['Patient MRN'],
'DepartmentName': Row['Department at Discharge'],
... [All Attributes]
}
APPEND OUTPUT_ROW TO Event_Log
# Execute for all 15 mappings defined above
CreateEvent('Patient Registered', 'Hospital Admission Time')
CreateEvent('Triage Completed', 'Triage End Time')
... [Repeat for all mapped columns]
END LOOP Kroky
Požádejte o přístup k databázi: Zajistěte si přístup pro čtení ke konzoli Epic Clarity nebo k SQL klientovi připojenému k produkční či reportovací databázi Clarity. Budete potřebovat oprávnění k tabulkám
PAT_ENC,ORDER_PROC,CLARITY_ADT,MAR_ADMIN_INFOa souvisejícím referenčním tabulkám.Určete rozsah a ID filtrů: Než spustíte celý skript, proveďte menší průzkumné dotazy. Zjistěte konkrétní hodnoty
ORDER_TYPE_Cpro laboratorní vyšetření, radiologii, konzilia a převozy ve vaší instanci Epic. Tyto vlastní seznamy kategorií se v jednotlivých nemocnicích liší.Nastavte časové období: V dodaném SQL skriptu najděte klauzule
WHERE, které filtrují podleCONTACT_DATEneboHOSP_ADMSN_TIME. Upravte je podle požadovaného období extrakce, například na posledních 6 měsíců.Namapujte vlastní flowsheety (volitelné): Pokud potřebujete přesné časové údaje o triáži nebo plánování propuštění, které nejsou v hlavní tabulce kontaktů, zjistěte příslušné
FLO_MEAS_ID(ID měření flowsheetu) a doplňte je do vyhrazených částí skriptu.Spusťte dotaz: Spusťte celý SQL skript v SQL klientovi, například SQL Server Management Studio nebo Oracle SQL Developer. Skript pomocí
UNION ALLspojí různé klinické události do jednotné struktury záznamu událostí.Následné zpracování: Dotaz vrátí plochý seznam. Ověřte, že
EventTimestampneobsahuje prázdné hodnoty. Pokud to váš middleware vyžaduje, převeďte datum a čas z formátu konkrétní databáze do ISO 8601 (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS).Exportujte data: Uložte výsledek jako soubor CSV. Zkontrolujte, že názvy záhlaví odpovídají definovaným atributům (PatientEpisodeId, ActivityName atd.).
Nahrajte data do ProcessMind: Importujte soubor CSV do ProcessMind. Namapujte
PatientEpisodeIdjako ID případu,ActivityNamejako aktivitu aEventTimestampjako časové razítko.
Konfigurace
- Připojení k databázi: Epic Clarity, obvykle s databází MSSQL nebo Oracle.
- Filtr data: Filtrujte podle
PAT_ENC.HOSP_ADMSN_TIMEneboPAT_ENC.CONTACT_DATE. Pro úvodní analýzu doporučujeme období 3 až 6 měsíců, aby dotaz nezatěžoval systém. - Typy kontaktů: Skript filtruje hospitalizační a urgentní kontakty (
ENC_TYPE_Cmá obvykle hodnoty 3 a 50, ověřte je ale vZC_ENC_TYPE). - Typy objednávek: Hodnoty
ORDER_TYPE_Cpro laboratorní vyšetření, zobrazovací metody a konzilia je třeba upravit podle místního nastaveníZC_ORDER_TYPE. - Výkon: Skript prohledává tabulky s velkým objemem dat (
ORDER_PROC,CLARITY_ADT). Zajistěte vhodné indexování nebo skript spusťte mimo špičku.
Ukázkový dotaz sql
WITH Cohort AS (
SELECT
pe.PAT_ENC_CSN_ID,
pe.PAT_ID,
pe.HOSP_ADMSN_TIME,
pe.HOSP_DISCH_TIME,
pe.DEPARTMENT_ID,
dep.DEPARTMENT_NAME,
emp.NAME AS ProviderName,
pat.PAT_MRN_ID,
pe.ACUITY_LEVEL_C,
disch.NAME AS DischargeDisposition,
pe.ENC_TYPE_C
FROM PAT_ENC pe
LEFT JOIN CLARITY_DEP dep ON pe.DEPARTMENT_ID = dep.DEPARTMENT_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON pe.VISIT_PROV_ID = emp.PROV_ID
LEFT JOIN PATIENT pat ON pe.PAT_ID = pat.PAT_ID
LEFT JOIN ZC_DISCH_DISP disch ON pe.DISCH_DISP_C = disch.DISCH_DISP_C
WHERE pe.HOSP_ADMSN_TIME >= DATEADD(month, -6, GETDATE())
AND pe.ENC_TYPE_C IN (3, 50) -- 3=Inpatient, 50=Emergency (Verify local codes)
)
-- 1. Patient Registered
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)) AS PatientEpisodeId,
'Patient Registered' AS ActivityName,
c.HOSP_ADMSN_TIME AS EventTimestamp,
c.DepartmentName,
c.ProviderName AS ProviderId,
c.PAT_MRN_ID AS PatientMrn,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)) AS TriageAcuityLevel,
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)) AS EncounterType,
NULL AS PrimaryDiagnosisCode,
NULL AS ReadmissionFlag,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR' AS SourceSystem,
GETDATE() AS LastDataUpdate
FROM Cohort c
WHERE c.HOSP_ADMSN_TIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- 2. Triage Completed (Using Flowsheet or Triage Time)
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Triage Completed',
ISNULL(pe.TRIAGE_END_INSTANT, c.HOSP_ADMSN_TIME), -- Fallback if specific column unused
c.DepartmentName,
c.ProviderName,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN PAT_ENC pe ON c.PAT_ENC_CSN_ID = pe.PAT_ENC_CSN_ID
WHERE pe.TRIAGE_END_INSTANT IS NOT NULL
UNION ALL
-- 3. Care Plan Initiated (Based on Order Type)
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Care Plan Initiated',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C = 100 -- Placeholder: Replace with ID for Care Plan/Protocol
UNION ALL
-- 4. Diagnostic Test Ordered (Lab/Radiology)
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Diagnostic Test Ordered',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C IN (1, 2) -- Placeholder: 1=Lab, 2=Radiology (Verify local codes)
UNION ALL
-- 5. Diagnostic Test Performed (Result Time or Procedure Start)
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Diagnostic Test Performed',
COALESCE(ord2.PROC_START_TIME, ord2.PROC_ENDING_TIME, ord.ORDER_INST),
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
JOIN ORDER_PROC_2 ord2 ON ord.ORDER_PROC_ID = ord2.ORDER_PROC_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C IN (1, 2)
AND ord2.PROC_START_TIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- 6. Diagnosis Confirmed
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Diagnosis Confirmed',
dx.NOTED_DATE,
c.DepartmentName,
c.ProviderName,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
edg.DX_NAME,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN PAT_ENC_DX dx ON c.PAT_ENC_CSN_ID = dx.PAT_ENC_CSN_ID
JOIN CLARITY_EDG edg ON dx.DX_ID = edg.DX_ID
WHERE dx.NOTED_DATE IS NOT NULL
UNION ALL
-- 7. Consultation Requested
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Consultation Requested',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C = 35 -- Placeholder: Replace with ID for Consult
UNION ALL
-- 8. Consultation Completed
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Consultation Completed',
ord.ORDER_END_TIME,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C = 35 -- Placeholder: Replace with ID for Consult
AND ord.ORDER_STATUS_C = 5 -- Placeholder: 5=Completed
AND ord.ORDER_END_TIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- 9. Medication Administered
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Medication Administered',
mar.TAKEN_TIME,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_MED med ON c.PAT_ENC_CSN_ID = med.PAT_ENC_CSN_ID
JOIN MAR_ADMIN_INFO mar ON med.ORDER_MED_ID = mar.ORDER_MED_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON mar.TAKEN_USER_ID = emp.USER_ID
WHERE mar.TAKEN_TIME IS NOT NULL
AND mar.MAR_ACTION_C = 1 -- Placeholder: 1=Given
UNION ALL
-- 10. Transfer Ordered
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Transfer Ordered',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C = 60 -- Placeholder: Replace with ID for Transfer/Bed Request
UNION ALL
-- 11. Patient Transferred
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Patient Transferred',
adt.EFFECTIVE_TIME,
dep.DEPARTMENT_NAME,
c.ProviderName,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN CLARITY_ADT adt ON c.PAT_ENC_CSN_ID = adt.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_DEP dep ON adt.DEPARTMENT_ID = dep.DEPARTMENT_ID
WHERE adt.EVENT_TYPE_C = 3 -- 3=Transfer In
UNION ALL
-- 12. Discharge Planning Initiated
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Discharge Planning Initiated',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.ORDER_TYPE_C = 70 -- Placeholder: Case Management/Discharge Order Type
UNION ALL
-- 13. Discharge Order Signed
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Discharge Order Signed',
ord.ORDER_INST,
c.DepartmentName,
emp.NAME,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN ORDER_PROC ord ON c.PAT_ENC_CSN_ID = ord.PAT_ENC_CSN_ID
LEFT JOIN CLARITY_EMP emp ON ord.ORDERING_PROV_ID = emp.PROV_ID
WHERE ord.PROC_CODE = 'DISCHARGE' -- Placeholder: Filter by specific discharge procedure code
UNION ALL
-- 14. Patient Discharged
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Patient Discharged',
c.HOSP_DISCH_TIME,
c.DepartmentName,
c.ProviderName,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
WHERE c.HOSP_DISCH_TIME IS NOT NULL
UNION ALL
-- 15. Follow-up Appointment Scheduled
SELECT
CAST(c.PAT_ENC_CSN_ID AS VARCHAR(50)),
'Follow-up Appointment Scheduled',
next_pe.APPT_MADE_DATE,
c.DepartmentName,
c.ProviderName,
c.PAT_MRN_ID,
CAST(c.ACUITY_LEVEL_C AS VARCHAR(50)),
CAST(c.ENC_TYPE_C AS VARCHAR(50)),
NULL,
NULL,
c.DischargeDisposition,
'Epic EHR',
GETDATE()
FROM Cohort c
JOIN PAT_ENC next_pe ON c.PAT_ID = next_pe.PAT_ID
WHERE next_pe.APPT_MADE_DATE BETWEEN c.HOSP_ADMSN_TIME AND ISNULL(c.HOSP_DISCH_TIME, GETDATE())
AND next_pe.CONTACT_DATE > c.HOSP_ADMSN_TIME -- The appointment is for a future date relative to admission Chcete začít?
Začněte zlepšovat provoz klinické péče. Použijte tuto šablonu na svá data z Epic. Náš tým vám pomůže s extrakcí dat, abyste mohli výsledky využít co nejdříve.
Zlepšete cestu pacienta a zkraťte dobu průchodu procesem
Najděte úzká místa v klinické péči a zkraťte dobu průchodu procesem o 30 %.
Platební kartu nepotřebujete. Nastavení zabere jen několik minut.